本文使用SIFT算法得到两张图的初始特征匹配集合，然后着重总结如何使用基于8点法的RANSAC法将匹配集合中的误差点（外点）剔除。

基础矩阵介绍

进行8点法之前首先需要知道基础矩阵的定义。

如图1-1所示，沿着空间点X和相机中心点之间的连线，可以在图像上找到对应的点x。那么，在空间中与成像平面上的位置x对应的场景点可以位于这条线上的所有位置。这说明如果要根据图像中的一个点找到另一幅图像中对应的点，就需要在第二个成像平面上沿着这条线的投影搜索，这条线成为对极线，就是图中的l'。所有的对极线都通过同一个极点，即e'和e。

图1-1 两个摄像机观察同一个场景点

所以，可以看出一个空间点在不同视角下的像点存在一种约束关系，基础矩阵F就是用来表示这种约束关系的。它是图像中的点x到另一幅图像对极线l'的映射，即l'= Fx ,而和点x匹配的另一个点x&

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